GPU和CPU的区别

GPU（图形处理器）和CPU（中央处理器）的主要区别在于它们的设计目标和性能优化的方向[^1]。CPU通常作为通用处理器，处理各种计算任务，如操作系统管理、内存管理和常规计算。然而，GPU最初是为了加速图形渲染而设计的，随着时间的发展，它也扩展到了并行处理能力，特别适合于大规模的数据并行运算，比如深度学习中的矩阵乘法和神经网络训练。

对于神经网络的训练来说，GPU的优势尤为明显。在你提到的情况下，训练一个神经网络在CPU上可能需要12天，而在GPU上仅需5小时，这体现出GPU在执行大量并行计算时的巨大效率优势。这种速度差异表明GPU在处理这类计算密集型任务时能提供显著的性能提升。